ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕੀ ਹੈ [2024 ਸਮੀਖਿਆ] -

ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸ, ਸਾਧਨ, ਲਾਭ, ਚੁਣੌਤੀਆਂ, ਕਿਸਮਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ

ਕੀ ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਮੂਲ ਗੱਲਾਂ ਜਾਣਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ? ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਇਹ ਪੂਰੀ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਗਾਈਡ ਪੜ੍ਹੋ

ਇਸ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਨਵੀਂ AI/ML ਪਹਿਲਕਦਮੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਹੁਣ ਤੁਸੀਂ ਜਲਦੀ ਇਹ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਕਿ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਸਿਖਲਾਈ ਡਾਟਾ ਪਰ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਕੁਝ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਵੀ ਹੋਣਗੇ। ਤੁਹਾਡੇ AI ਅਤੇ ML ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਓਨਾ ਹੀ ਵਧੀਆ ਹੈ ਜਿੰਨਾ ਡੇਟਾ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤਦੇ ਹੋ - ਇਸ ਲਈ ਉਹ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਏਗਰੀਗੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਟੈਗਿੰਗ ਅਤੇ ਉਸ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਲਈ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹੋ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ!

ਤੁਸੀਂ ਕਾਰੋਬਾਰੀ AI ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਸੇਵਾਵਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿੱਥੇ ਜਾਂਦੇ ਹੋ
ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ?

ਇਹ ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਗੇ ਹਰੇਕ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਅਤੇ ਵਪਾਰਕ ਨੇਤਾ ਨੂੰ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਆਪਣਾ ਵਿਕਾਸ ਕਰਦੇ ਹਨ
ਉਹਨਾਂ ਦੇ AI/ML ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰੇਕ ਲਈ ਰੋਡਮੈਪ ਅਤੇ ਸਮਾਂ-ਰੇਖਾ।

ਜਾਣ-ਪਛਾਣ

ਇਹ ਗਾਈਡ ਉਹਨਾਂ ਖਰੀਦਦਾਰਾਂ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਮਦਦਗਾਰ ਹੋਵੇਗੀ ਜੋ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਅਤੇ AI ਅਤੇ ML ਆਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀਆਂ ਹੋਰ ਕਿਸਮਾਂ ਲਈ ਡਾਟਾ ਸੋਰਸਿੰਗ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਨਟ ਅਤੇ ਬੋਲਟ ਵੱਲ ਆਪਣੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਮੋੜਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।

ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ

ਇਹ ਲੇਖ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਰੌਸ਼ਨੀ ਪਾਉਣ ਲਈ ਸਮਰਪਿਤ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੀ ਹੈ, ਇਹ ਕਿਉਂ ਅਟੱਲ ਹੈ, ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ
ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਦੇ ਨੇੜੇ ਪਹੁੰਚਣ ਵੇਲੇ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਕਾਰਕਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਕਾਰੋਬਾਰ ਹੈ, ਤਾਂ ਗਿਆਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋ ਜਾਓ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਗਾਈਡ ਤੁਹਾਨੂੰ ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਬਾਰੇ ਜਾਣਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਬਾਰੇ ਦੱਸ ਦੇਵੇਗੀ।

ਇਹ ਗਾਈਡ ਕਿਸ ਲਈ ਹੈ?

ਇਹ ਵਿਆਪਕ ਗਾਈਡ ਇਸ ਲਈ ਹੈ:

  • ਤੁਸੀਂ ਸਾਰੇ ਉੱਦਮੀ ਅਤੇ ਇਕੱਲੇ ਵਪਾਰੀ ਜੋ ਨਿਯਮਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਮੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ
  • AI ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਜਾਂ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਜੋ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਨੁਕੂਲਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ
  • ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਮੈਨੇਜਰ ਜੋ ਆਪਣੇ AI ਮੋਡਿਊਲਾਂ ਜਾਂ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਉਤਪਾਦਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਸਮਾਂ-ਤੋਂ-ਮਾਰਕੀਟ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦਾ ਇਰਾਦਾ ਰੱਖਦੇ ਹਨ
  • ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਉਤਸ਼ਾਹੀ ਜੋ AI ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਪਰਤਾਂ ਦੇ ਵੇਰਵਿਆਂ ਵਿੱਚ ਜਾਣਾ ਪਸੰਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ

ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕੀ ਹੈ?

ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ, ਟੈਗਿੰਗ ਜਾਂ ਲੇਬਲਿੰਗ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡਾਟਾ ਕਿਸਮਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ, ਆਡੀਓ ਫਾਈਲਾਂ, ਵੀਡੀਓ ਫੁਟੇਜ, ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕੀ ਹੈ?

ਇੱਕ ਸਵੈ-ਡ੍ਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਜੋ ਸਹੀ ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP), ਅਤੇ ਸੈਂਸਰਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਕਾਰ ਦੇ AI ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਾਹਨਾਂ, ਪੈਦਲ ਚੱਲਣ ਵਾਲਿਆਂ, ਜਾਨਵਰਾਂ, ਜਾਂ ਰੋਡ ਬਲਾਕਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਫਰਕ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ, ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਜਾਂ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਜਿੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਲੇਬਲ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਓਨੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਇਹ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ। ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਡੇਟਾ ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚੈਟਬੋਟਸ, ਬੋਲੀ ਪਛਾਣ, ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਸਰਵੋਤਮ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਨਤੀਜੇ ਨਿਕਲਦੇ ਹਨ।

ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ

ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਿਸਟਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖ ਕੇ ਆਪਣੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਨੁੱਖ ਅਨੁਭਵ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ। ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ, ਜਾਂ ਲੇਬਲਿੰਗ, ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਅਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ, ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਪਰਤਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਵਸਥਿਤ ਡਿਜੀਟਲ ਨਿਊਰੋਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ ਦੇ ਸਮਾਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਡੇਟਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਆਮ ਪਹੁੰਚ ਜਿੱਥੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲੇਬਲ ਕੀਤੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ।

ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਡੇਟਾਸੈਟਸ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਛਾਂਟਣ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਨਾਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣ ਲਈ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਐਨੋਟੇਟ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।

ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਕਿਉਂ ਹੈ?

ਅਸੀਂ ਇਸ ਤੱਥ ਲਈ ਜਾਣਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਕੰਪਿਊਟਰ ਅੰਤਮ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹਨ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਸਟੀਕ ਹੀ ਨਹੀਂ ਸਗੋਂ ਢੁਕਵੇਂ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਵੀ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਇੰਨੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਕਿਵੇਂ ਸਿੱਖਦੀ ਹੈ?

ਇਹ ਸਭ ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮੋਡੀਊਲ ਅਜੇ ਵੀ ਵਿਕਾਸ ਅਧੀਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਅਤੇ ਵਸਤੂਆਂ ਜਾਂ ਤੱਤਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵੌਲਯੂਮ ਦੇ ਬਾਅਦ ਖੁਆਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਸਿਰਫ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੁਆਰਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਿਊਲ ਇੱਕ ਬਿੱਲੀ ਅਤੇ ਇੱਕ ਕੁੱਤੇ, ਇੱਕ ਨਾਮ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਣ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਫੁੱਟਪਾਥ ਤੋਂ ਸੜਕ ਵਿਚਕਾਰ ਫਰਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਲਈ ਹਰ ਚਿੱਤਰ ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਬਾਰੇ ਕੋਈ ਅੰਦਰੂਨੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜਾਂ ਗਿਆਨ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਣ, ਮਾਨਤਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਤੱਤਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਕੋਈ ਵੀ ਮਾਡਲ ਜਾਂ ਸਿਸਟਮ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਫੈਸਲੇ ਸਹੀ ਅਤੇ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ।

LLMs ਲਈ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕੀ ਹੈ?

LLM, ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਵਾਕਾਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਸਮਝਦੇ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਹਰ ਵਾਕੰਸ਼ ਅਤੇ ਸ਼ਬਦ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਲੱਭ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਡਿਲੀਵਰ ਕਰਨਾ ਹੈ।

ਇਸ ਲਈ, ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਸਟੀਕ ਅਤੇ ਢੁਕਵੇਂ ਜਵਾਬ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ - ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਸਭ ਤੋਂ ਅਜੀਬ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ - ਇਹ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮਝਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦੀਆਂ ਪੇਚੀਦਗੀਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪ੍ਰਸੰਗ, ਮਕਸਦ, ਵਿਅੰਗ, ਇਰਾਦਾ, ਅਤੇ ਹੋਰ.

ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ LLMS ਨੂੰ ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਸਧਾਰਨ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਲੇਬਲਿੰਗ, ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ, ਟੈਗਿੰਗ, ਅਤੇ ਵਾਧੂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਕੇਵਲ ਇਸ ਨਾਜ਼ੁਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੁਆਰਾ ਹੈ ਕਿ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ.

ਜਦੋਂ ਇਹ LLMs ਲਈ ਐਨੋਟੇਟਿੰਗ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਵਿਭਿੰਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਕਿਸੇ ਤਕਨੀਕ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ 'ਤੇ ਕੋਈ ਵਿਵਸਥਿਤ ਨਿਯਮ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾਹਰਾਂ ਦੇ ਵਿਵੇਕ ਦੇ ਅਧੀਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਹਰੇਕ ਦੇ ਚੰਗੇ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਆਦਰਸ਼ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਆਉ LLM ਲਈ ਕੁਝ ਆਮ ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਵੇਖੀਏ।

ਮੈਨੁਅਲ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ

ਇਹ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਥਕਾਵਟ ਵਾਲਾ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਲੈਣ ਵਾਲਾ ਹੈ। 

ਅਰਧ-ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ

ਮਨੁੱਖ ਅਤੇ LLM ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਟੈਗ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਮਿਲ ਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੀ ਵਾਲੀਅਮ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ

ਸਮੇਂ ਦੀ ਬੱਚਤ ਅਤੇ ਡੈਟਾਸੈੱਟਾਂ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਆਦਰਸ਼, ਤਕਨੀਕ ਟੈਗ ਕਰਨ ਅਤੇ ਗੁਣਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਲਈ ਇੱਕ LLM ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਪੈਦਾਇਸ਼ੀ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। 

ਨਿਰਦੇਸ਼ ਟਿਊਨਿੰਗ

ਜਨਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ LLM ਨੂੰ ਇਸ ਤਕਨੀਕ ਵਿੱਚ ਵਾਧੂ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਕੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। 

ਜ਼ੀਰੋ-ਸ਼ਾਟ ਲਰਨਿੰਗ

ਮੌਜੂਦਾ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਸੂਝ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ, LLM ਇਸ ਤਕਨੀਕ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਲੇਬਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਖਰਚਿਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਲਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਹੈ। 

ਤਿਆਗਣਾ

ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜਿਵੇਂ ਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਜਵਾਬਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਵਜੋਂ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ, LLMs ਨੂੰ ਲੋੜਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਕੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਸਹੀ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਖੁਆਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਨੈਤਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਰੋਤਿਤ ਡੇਟਾ

ਇਸ ਤਕਨੀਕ ਵਿੱਚ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਸੋਰਸ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਮੁੱਖ ਫਾਇਦਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਜ਼ੀਰੋ ਜਾਂ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਪੱਖਪਾਤ ਦੇ ਨਾਲ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਨੈਤਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਰੋਤ, ਅਤੇ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਤਕਨੀਕ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

RLHF ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ

ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਇਨਾਮ-ਅਧਾਰਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀ, ਮਨੁੱਖੀ ਫੀਡਬੈਕ ਤੋਂ ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਨਵੀਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਕਰਨ ਲਈ ਮਨੁੱਖਾਂ ਤੋਂ ਫੀਡਬੈਕ ਨੂੰ ਮੰਨਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਤਕਨੀਕ ਇਸ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰ ਦੁਆਰਾ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਤਰਜੀਹਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਹੋਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਇਨਾਮ-ਅਧਾਰਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਮਾਪਦੇ ਹਨ।

ਇਸ ਤਕਨੀਕ ਦੇ ਤਿੰਨ ਪੜਾਅ ਹਨ:

  • ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ
  • ਇੱਕ ਇਨਾਮ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ
  • ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ

ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੂਜੇ ਪੜਾਅ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਮਨੁੱਖ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਅਤੇ ਮਾਪਣ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਹਰ ਨਤੀਜੇ ਲਈ ਫੀਡਬੈਕ ਨੂੰ ਚਾਲੂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, ਹਰ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਮਾਡਲ ਨਤੀਜਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਇਨਾਮ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ ਜਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਦੁਬਾਰਾ ਸਿੱਖੋ।

ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ?

ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ/ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ

ਸਧਾਰਨ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਇੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜਾਂ ਇੱਕ ਪੋਰਟਲ ਹੈ ਜੋ ਮਾਹਰਾਂ ਅਤੇ ਮਾਹਰਾਂ ਨੂੰ ਹਰ ਕਿਸਮ ਦੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ, ਟੈਗ ਜਾਂ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਪੁਲ ਜਾਂ ਮਾਧਿਅਮ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮੋਡੀਊਲ ਆਖਰਕਾਰ ਬਾਹਰ ਨਿਕਲਣਗੇ।

ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਟੂਲ ਇੱਕ ਆਨ-ਪ੍ਰੀਮ, ਜਾਂ ਕਲਾਉਡ-ਅਧਾਰਿਤ ਹੱਲ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨਾਂ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਬਾਹਰੀ ਵਿਕਰੇਤਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਕੁਝ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਕੋਲ ਅਜੇ ਵੀ ਆਪਣੇ ਟੂਲ ਹਨ ਜੋ ਜਾਂ ਤਾਂ ਕਸਟਮ-ਬਿਲਟ ਹਨ ਜਾਂ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਫ੍ਰੀਵੇਅਰ ਜਾਂ ਓਪਨਸੋਰਸ ਟੂਲਸ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹਨ। ਅਜਿਹੇ ਟੂਲ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਖਾਸ ਡਾਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ, ਵੀਡੀਓ, ਟੈਕਸਟ, ਆਡੀਓ ਆਦਿ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਟੂਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਲਈ ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਲਈ ਬਾਊਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ ਜਾਂ ਬਹੁਭੁਜ ਵਰਗੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜਾਂ ਵਿਕਲਪ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਸਿਰਫ਼ ਵਿਕਲਪ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਖਾਸ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ

ਇਹ ਇੱਕ ਛਤਰੀ ਸ਼ਬਦ ਹੈ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ, ਟੈਕਸਟ, ਆਡੀਓ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਸਮਝ ਦੇਣ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਹਰੇਕ ਨੂੰ ਹੋਰ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਆਉ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਾਂਚੀਏ।

ਚਿੱਤਰ ਵਿਆਖਿਆ

ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ

ਉਹਨਾਂ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਤੋਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਉਹ ਤੁਰੰਤ ਅਤੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਅੱਖਾਂ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੀ ਨੱਕ ਤੋਂ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਭਰਵੀਆਂ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਪਲਕਾਂ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ ਜੋ ਫਿਲਟਰ ਤੁਸੀਂ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਉਹ ਤੁਹਾਡੇ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਸ਼ਕਲ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਕੈਮਰੇ ਦੇ ਕਿੰਨੇ ਵੀ ਨੇੜੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਫਿੱਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

ਇਸ ਲਈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਹੁਣ ਜਾਣਦੇ ਹੋ, ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਮੈਡਿਊਲਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ, ਰੋਬੋਟਿਕ ਵਿਜ਼ਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ AI ਮਾਹਰ ਅਜਿਹੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੇ ਗੁਣਾਂ ਵਜੋਂ ਸੁਰਖੀਆਂ, ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਕੀਵਰਡਸ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹਨ। ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਫਿਰ ਇਹਨਾਂ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਤੋਂ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਸਮਝਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨਾਲ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ।

ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ - ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਣ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਮਗਰੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਜਾਂ ਲੇਬਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਵਸਤੂ ਪਛਾਣ/ਖੋਜ - ਵਸਤੂ ਪਛਾਣ, ਜਾਂ ਵਸਤੂ ਖੋਜ, ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਅੰਦਰ ਖਾਸ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਅਤੇ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਚਿੱਤਰਾਂ ਜਾਂ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਵਿੱਚ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਅਤੇ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਵਿਭਾਜਨ - ਚਿੱਤਰ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਕਈ ਹਿੱਸਿਆਂ ਜਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਹਰੇਕ ਇੱਕ ਖਾਸ ਵਸਤੂ ਜਾਂ ਦਿਲਚਸਪੀ ਦੇ ਖੇਤਰ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪਿਕਸਲ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਸਤੂ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਦੀ ਸਮਝ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਆਡੀਓ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ

ਆਡੀਓ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ

ਆਡੀਓ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾ ਨਾਲੋਂ ਵੀ ਵਧੇਰੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਜੁੜੀ ਹੋਈ ਹੈ। ਇੱਕ ਆਡੀਓ ਫਾਈਲ ਨਾਲ ਕਈ ਕਾਰਕ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਹਨ ਪਰ ਨਿਸ਼ਚਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਨਹੀਂ - ਭਾਸ਼ਾ, ਸਪੀਕਰ ਜਨਸੰਖਿਆ, ਉਪਭਾਸ਼ਾਵਾਂ, ਮਨੋਦਸ਼ਾ, ਇਰਾਦਾ, ਭਾਵਨਾ, ਵਿਵਹਾਰ। ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਕੁਸ਼ਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਇਹਨਾਂ ਸਾਰੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਤਕਨੀਕਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟਾਈਮਸਟੈਂਪਿੰਗ, ਆਡੀਓ ਲੇਬਲਿੰਗ ਅਤੇ ਹੋਰ ਦੁਆਰਾ ਪਛਾਣਿਆ ਅਤੇ ਟੈਗ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਸਿਰਫ਼ ਮੌਖਿਕ ਸੰਕੇਤਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਗੈਰ-ਮੌਖਿਕ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚੁੱਪ, ਸਾਹ, ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਬੈਕਗ੍ਰਾਉਂਡ ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਵੀ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਮਝਣ ਲਈ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਵੀਡੀਓ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ

ਵੀਡੀਓ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ

ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਸਥਿਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਵੀਡੀਓ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਗਤੀ ਵਿੱਚ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਹੁਣ, ਇਸ ਸੰਕਲਨ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਫਰੇਮ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜਿੱਥੋਂ ਤੱਕ ਵੀਡੀਓ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦਾ ਸਬੰਧ ਹੈ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਫ੍ਰੇਮ ਵਿੱਚ ਫੀਲਡ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀ-ਪੁਆਇੰਟ, ਪੌਲੀਗੌਨ ਜਾਂ ਬਾਉਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।

ਜਦੋਂ ਇਹ ਫ੍ਰੇਮ ਇਕੱਠੇ ਸਿਲੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਹਰਕਤ, ਵਿਹਾਰ, ਪੈਟਰਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸਿੱਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਰਾਹੀਂ ਹੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਵੀਡੀਓ ਵਿਆਖਿਆ ਕਿ ਲੋਕਾਲਾਈਜੇਸ਼ਨ, ਮੋਸ਼ਨ ਬਲਰ ਅਤੇ ਆਬਜੈਕਟ ਟਰੈਕਿੰਗ ਵਰਗੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਟੈਕਸਟ ਟਿੱਪਣੀ

ਟੈਕਸਟ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ

ਅੱਜ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿਲੱਖਣ ਸਮਝ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ ਟੈਕਸਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹਨ। ਹੁਣ, ਟੈਕਸਟ ਕਿਸੇ ਐਪ 'ਤੇ ਗਾਹਕ ਫੀਡਬੈਕ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਦੇ ਜ਼ਿਕਰ ਤੱਕ ਕੁਝ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਅਤੇ ਵਿਡੀਓਜ਼ ਦੇ ਉਲਟ ਜੋ ਜਿਆਦਾਤਰ ਇਰਾਦਿਆਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਿੱਧੇ-ਅੱਗੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਟੈਕਸਟ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਅਰਥਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ।

ਮਨੁੱਖ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਤੇ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਵਾਕੰਸ਼ ਦੇ ਸੰਦਰਭ, ਹਰ ਸ਼ਬਦ, ਵਾਕ ਜਾਂ ਵਾਕਾਂਸ਼ ਦੇ ਅਰਥ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹਾਂ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਸਥਿਤੀ ਜਾਂ ਗੱਲਬਾਤ ਨਾਲ ਜੋੜਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਫਿਰ ਇੱਕ ਬਿਆਨ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਸੰਪੂਰਨ ਅਰਥ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਾਂ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਸਹੀ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ। ਵਿਅੰਗ, ਹਾਸੇ ਅਤੇ ਹੋਰ ਅਮੂਰਤ ਤੱਤ ਵਰਗੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਅਣਜਾਣ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸ ਲਈ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਵਧੇਰੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਟੈਕਸਟ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੇ ਕੁਝ ਹੋਰ ਸ਼ੁੱਧ ਪੜਾਅ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਹਨ:

ਸਿਮੈਂਟਿਕ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ - ਵਸਤੂਆਂ, ਉਤਪਾਦਾਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਢੁਕਵੇਂ ਕੀਫ੍ਰੇਜ਼ ਟੈਗਿੰਗ ਅਤੇ ਪਛਾਣ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਧੇਰੇ ਢੁਕਵਾਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਚੈਟਬੋਟਸ ਵੀ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਗੱਲਬਾਤ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਲਈ ਬਣਾਏ ਗਏ ਹਨ।

ਇਰਾਦਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ - ਉਪਭੋਗਤਾ ਦਾ ਇਰਾਦਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੀ ਗਈ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਟੈਗ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਨਾਲ, ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਕਮਾਂਡ ਤੋਂ ਇੱਕ ਬੇਨਤੀ, ਜਾਂ ਬੁਕਿੰਗ ਤੋਂ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼, ਆਦਿ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਭਾਵਨਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ - ਭਾਵਨਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਪਾਠ ਸੰਬੰਧੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਉਸ ਭਾਵਨਾ ਨਾਲ ਲੇਬਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਕਾਰਾਤਮਕ, ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਜਾਂ ਨਿਰਪੱਖ। ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਗਟ ਕੀਤੀਆਂ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ

ਇਕਾਈ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ - ਜਿੱਥੇ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਵਾਕਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਅਰਥਪੂਰਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਟੈਗ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਮਝਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਦੋ ਪਹਿਲੂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ - ਨਾਮੀ ਹਸਤੀ ਮਾਨਤਾ ਅਤੇ ਇਕਾਈ ਲਿੰਕਿੰਗ. ਨਾਮੀ ਹਸਤੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਉਦੋਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਸਥਾਨਾਂ, ਲੋਕਾਂ, ਸਮਾਗਮਾਂ, ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰਾਂ ਦੇ ਨਾਮ ਟੈਗ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਪਛਾਣੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਕਾਈ ਲਿੰਕਿੰਗ ਉਦੋਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਟੈਗ ਵਾਕਾਂ, ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ, ਤੱਥਾਂ ਜਾਂ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸਮੂਹਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਹ ਦੋ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਪਾਠਾਂ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਕਥਨ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਸਥਾਪਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਨ - ਵਾਕਾਂ ਜਾਂ ਪੈਰਾਗ੍ਰਾਫਾਂ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ, ਰੁਝਾਨਾਂ, ਵਿਸ਼ਿਆਂ, ਵਿਚਾਰਾਂ, ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ (ਖੇਡਾਂ, ਮਨੋਰੰਜਨ ਅਤੇ ਸਮਾਨ) ਅਤੇ ਹੋਰ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਟੈਗ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਕਦਮ

ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਸਹੀ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਕਦਮ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਹਰ ਪਹਿਲੂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਅੱਗੇ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਨਿਰਯਾਤ ਕਰਨ ਤੱਕ।
ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਮੁੱਖ ਕਦਮ

ਇੱਥੇ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕਿਵੇਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ:

  1. ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ: ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਇੱਕ ਕੇਂਦਰੀ ਸਥਾਨ ਵਿੱਚ ਸਾਰੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ, ਵੀਡੀਓ, ਆਡੀਓ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ, ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਹੈ।
  2. ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ: ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ, ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਫਾਰਮੈਟ ਕਰਨ, ਜਾਂ ਵੀਡੀਓ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਾਈਬ ਕਰਕੇ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮਿਆਰੀ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਵਧਾਓ। ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੈ।
  3. ਸੱਜਾ ਵਿਕਰੇਤਾ ਜਾਂ ਟੂਲ ਚੁਣੋ: ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਢੁਕਵਾਂ ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਜਾਂ ਵਿਕਰੇਤਾ ਚੁਣੋ। ਵਿਕਲਪਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਲਈ ਨੈਨੋਨੇਟਸ, ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਲਈ V7, ਵੀਡੀਓ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਲਈ ਐਪਨ, ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਲਈ ਨੈਨੋਨੇਟਸ ਵਰਗੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
  4. ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼: ਸਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਇਕਸਾਰਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਜਾਂ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲਸ ਲਈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਸਥਾਪਤ ਕਰੋ।
  5. ਟਿੱਪਣੀ: ਸਥਾਪਿਤ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਮਨੁੱਖੀ ਐਨੋਟੇਟਰ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਅਤੇ ਟੈਗ ਕਰੋ।
  6. ਗੁਣਵੱਤਾ ਭਰੋਸਾ (QA): ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ। ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਤਸਦੀਕ ਕਰਨ ਲਈ, ਜੇ ਲੋੜ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਕਈ ਅੰਨ੍ਹੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰੋ।
  7. ਡਾਟਾ ਨਿਰਯਾਤ: ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਲੋੜੀਂਦੇ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਨਿਰਯਾਤ ਕਰੋ। ਨੈਨੋਨੇਟਸ ਵਰਗੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਸਹਿਜ ਡੇਟਾ ਨਿਰਯਾਤ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।

ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਆਕਾਰ, ਗੁੰਝਲਤਾ, ਅਤੇ ਉਪਲਬਧ ਸਰੋਤਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਸਮੁੱਚੀ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੁਝ ਦਿਨਾਂ ਤੋਂ ਕਈ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਤੱਕ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਟੂਲਸ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ

ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਨਿਰਣਾਇਕ ਕਾਰਕ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਬਣਾ ਜਾਂ ਤੋੜ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਇਹ ਸਹੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਕੱਲੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਮਾਇਨੇ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦੀ। ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ AI ਮੋਡਿਊਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤਦੇ ਹੋ ਤੁਹਾਡੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਇਸ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਅਤੇ ਢੁਕਵੇਂ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਟੂਲ ਨੂੰ ਚੁਣਨਾ ਅਤੇ ਵਰਤਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਕੀ ਹੈ? ਇਹ ਕਿਸ ਮਕਸਦ ਦੀ ਸੇਵਾ ਕਰਦਾ ਹੈ? ਕੀ ਕੋਈ ਕਿਸਮਾਂ ਹਨ? ਖੈਰ, ਆਓ ਇਹ ਪਤਾ ਕਰੀਏ.

ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਟੂਲਸ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ

ਹੋਰ ਸਾਧਨਾਂ ਵਾਂਗ, ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਵਿਚਾਰ ਦੇਣ ਲਈ, ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਸਭ ਤੋਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਦੇਖਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ।

ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਪ੍ਰਬੰਧਨ

ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਜਿਸ ਦੀ ਤੁਸੀਂ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਉਸ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲਿੰਗ ਲਈ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਟੂਲ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਹੈ। ਸਮਕਾਲੀ ਹੱਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉੱਚ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨਿਰਵਿਘਨ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਨਾਲ ਹੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਛਾਂਟਣ, ਫਿਲਟਰ, ਕਲੋਨ, ਅਭੇਦ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੁਆਰਾ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਨ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।

ਇੱਕ ਵਾਰ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦਾ ਇਨਪੁਟ ਪੂਰਾ ਹੋ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਅੱਗੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਫਾਈਲਾਂ ਵਜੋਂ ਨਿਰਯਾਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਟੂਲ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ML ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਫੀਡ ਕਰ ਸਕੋ।

ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ

ਇਹ ਉਹ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇੱਕ ਠੋਸ ਟੂਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਾਰੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਲਈ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਹੱਲ ਵਿਕਸਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ। ਤੁਹਾਡੇ ਟੂਲ ਨੂੰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ, ਆਡੀਓ ਜਾਂ NLPs ਤੋਂ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਤੋਂ ਵੀਡੀਓ ਜਾਂ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਹੋਰ ਸੁਧਾਰਦੇ ਹੋਏ, ਬਾਊਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ, ਅਰਥ-ਵਿਭਾਗ, ਕਿਊਬੋਇਡਜ਼, ਇੰਟਰਪੋਲੇਸ਼ਨ, ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਭਾਸ਼ਣ ਦੇ ਹਿੱਸੇ, ਕੋਰਫਰੈਂਸ ਹੱਲ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਵਰਤਣ ਲਈ ਵਿਕਲਪ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ।

ਅਣਗਿਣਤ ਲੋਕਾਂ ਲਈ, ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਵੀ ਹਨ। ਇਹ AI ਮੌਡਿਊਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕ ਐਨੋਟੇਟਰ ਦੇ ਕੰਮ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਤੋਂ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨਾਲ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਅਜਿਹੇ
ਮੋਡਿਊਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ, ਐਨੋਟੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਜਾਂਚਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਕੰਟਰੋਲ

ਕੁਆਲਿਟੀ ਜਾਂਚਾਂ ਦੀ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਕਈ ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਏਮਬੇਡ ਕੀਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਜਾਂਚ ਮਾਡਿਊਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਰੋਲ ਆਊਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਟੀਮ ਦੇ ਮੈਂਬਰਾਂ ਨਾਲ ਬਿਹਤਰ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੇ ਨਾਲ, ਐਨੋਟੇਟਰ ਰੀਅਲ ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਜਾਂ ਫੀਡਬੈਕ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਬੱਧ ਅਤੇ ਟਰੈਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਫਾਈਲਾਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਪਛਾਣਾਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਿਛਲੇ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਨੂੰ ਬਹਾਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਲੇਬਲਿੰਗ ਸਹਿਮਤੀ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਸੁਰੱਖਿਆ

ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਤਰਜੀਹ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਗੁਪਤ ਡੇਟਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਿੱਜੀ ਵੇਰਵਿਆਂ ਜਾਂ ਬੌਧਿਕ ਸੰਪਤੀ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋਵੋ। ਇਸ ਲਈ, ਤੁਹਾਡੇ ਟੂਲ ਨੂੰ ਇਸ ਪੱਖੋਂ ਏਅਰਟਾਈਟ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਕਿੱਥੇ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਟੂਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ ਜੋ ਟੀਮ ਦੇ ਮੈਂਬਰਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ ਡਾਊਨਲੋਡਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ।

ਇਨ੍ਹਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨੀ ਪੈਂਦੀ ਹੈ।

ਵਰਕਫੋਰਸ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ

ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਵੀ ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਾਰ ਦਾ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਟੀਮ ਦੇ ਮੈਂਬਰਾਂ ਨੂੰ ਕੰਮ ਸੌਂਪੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਸਹਿਯੋਗੀ ਕੰਮ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਸੰਭਵ ਹਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਵੀ ਬਹੁਤ ਕੁਝ। ਇਸ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਟੂਲ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਕਫਲੋ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਵਕਰ ਵੀ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ ਲੈਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਟੂਲ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਉਣ ਦਾ ਕੋਈ ਉਦੇਸ਼ ਪੂਰਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਇਸ ਲਈ, ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ ਜਲਦੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਇਹ ਅਨੁਭਵੀ ਅਤੇ ਸਹਿਜ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ.

ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੇ ਕੀ ਫਾਇਦੇ ਹਨ?

ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੇ ਕੁਝ ਮੁੱਖ ਫਾਇਦੇ ਹਨ:

  1. ਸੁਧਾਰੀ ਗਈ ਸਿਖਲਾਈ ਕੁਸ਼ਲਤਾ: ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ, ਸਮੁੱਚੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਨਤੀਜੇ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।
  2. ਵਧੀ ਹੋਈ ਸ਼ੁੱਧਤਾ: ਸਹੀ ਐਨੋਟੇਟਡ ਡੇਟਾ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲ ਅਤੇ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
  3. ਘੱਟ ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ: ਐਡਵਾਂਸਡ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਮੈਨੂਅਲ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ।

ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਸਟੀਕ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਲਾਗਤਾਂ ਅਤੇ ਹੱਥੀਂ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਰਵਾਇਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੈ।ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੇ ਫਾਇਦਿਆਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ

AI ਸਫਲਤਾ ਲਈ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਚੁਣੌਤੀਆਂ

ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਏਆਈ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ਅਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਆਪਣੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੇ ਆਪਣੇ ਸਮੂਹ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ:

  1. ਐਨੋਟੇਟਿੰਗ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲਾਗਤ: ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਹੱਥੀਂ ਜਾਂ ਆਟੋਮੈਟਿਕਲੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਮੈਨੁਅਲ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਿਹਨਤ, ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਲਾਗਤ ਵਧ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਸਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣਾ ਵੀ ਇਹਨਾਂ ਖਰਚਿਆਂ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ।
  2. ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ: ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਮਨੁੱਖੀ ਗਲਤੀਆਂ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਖਰਾਬ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ AI/ML ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਗਾਰਟਨਰ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਅਧਿਐਨ ਇਸ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਖਰਾਬ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ 15% ਤੱਕ ਖਰਚ ਕਰਦੀ ਹੈ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਆਮਦਨ ਦਾ।
  3. ਮਾਪਯੋਗਤਾ: ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਵਧਦੀ ਹੈ, ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਬਣ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਕੇਲਿੰਗ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੈ।
  4. ਡਾਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ: ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡ, ਜਾਂ ਵਿੱਤੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਬਾਰੇ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਕਿ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨਿਯਮਾਂ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਾਨੂੰਨੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤਿਸ਼ਠਾਤਮਕ ਜੋਖਮਾਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
  5. ਵਿਭਿੰਨ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ: ਟੈਕਸਟ, ਚਿੱਤਰ, ਆਡੀਓ, ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਵਰਗੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਮੁਹਾਰਤ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਵਿੱਚ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਤਾਲਮੇਲ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਸਰੋਤ-ਸੰਬੰਧੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ AI ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਅਤੇ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।

ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਕੀ ਹੈ? ਹਰ ਚੀਜ਼ ਜੋ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਨੂੰ ਜਾਣਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ

ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਬਣਾਉਣ ਜਾਂ ਨਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ

ਇੱਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਮੁੱਦਾ ਜੋ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਆ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਲਈ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਬਣਾਉਣ ਜਾਂ ਖਰੀਦਣ ਦਾ ਵਿਕਲਪ ਹੈ। ਇਹ ਕਈ ਵਾਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ, ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਚੁਣਨ ਵਿੱਚ ਕਿ ਕੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਜਾਂ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਇੱਥੇ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇੱਕ ਵਪਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਬਣਾਉਣ ਜਾਂ ਨਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ

ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਹੁਣ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਹੀ, ਇਹ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵੀ ਹੈ। ਭਾਵ, ਇਸ ਸਵਾਲ ਦਾ ਕੋਈ ਇੱਕ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਖਰੀਦਣਾ ਜਾਂ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕਾਰਕਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਕੁਝ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਖਰੀਦਣ ਜਾਂ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਇਸ ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਕਾਰਕ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ 'ਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਤੁਹਾਡਾ ਟੀਚਾ

ਪਹਿਲਾ ਤੱਤ ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਉਹ ਹੈ ਤੁਹਾਡੀ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਸੰਕਲਪਾਂ ਵਾਲਾ ਟੀਚਾ।

  • ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ ਕਿਉਂ ਲਾਗੂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ?
  • ਕੀ ਉਹ ਇੱਕ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ?
  • ਕੀ ਉਹ ਕੋਈ ਫਰੰਟ-ਐਂਡ ਜਾਂ ਬੈਕਐਂਡ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ?
  • ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਨਵੀਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਜਾਂ ਆਪਣੀ ਮੌਜੂਦਾ ਵੈੱਬਸਾਈਟ, ਐਪ ਜਾਂ ਮੋਡੀਊਲ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋਗੇ?
  • ਤੁਹਾਡਾ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਤੁਹਾਡੇ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ?
  • ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕਾਫ਼ੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ AI ਦਖਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ?

ਇਹਨਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ - ਜੋ ਕਿ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ - ਇੱਕ ਥਾਂ 'ਤੇ ਇਕੱਠੇ ਹੋਣਗੇ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸਪੱਸ਼ਟਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਗੇ।

AI ਡੇਟਾ ਕਲੈਕਸ਼ਨ / ਲਾਇਸੰਸਿੰਗ

AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਤੱਤ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ - ਡੇਟਾ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਜ਼ਮੀਨੀ-ਸੱਚਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਮਾਤਰਾ ਕਿੱਥੋਂ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਕਾਰੋਬਾਰ, ਸੰਚਾਲਨ, ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਖੋਜ, ਮਾਰਕੀਟ ਅਸਥਿਰਤਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਗਾਹਕ ਵਿਵਹਾਰ ਅਧਿਐਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਸੂਝ ਲਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ 'ਤੇ ਵੀ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪਹਿਲਾਂ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਇੱਕ AI ਮਾਡਲ ਸਿਰਫ ਓਨਾ ਹੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿੰਨਾ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਮਾਤਰਾ ਇਸ ਨੂੰ ਖੁਆਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਤੁਹਾਡੇ ਫੈਸਲੇ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇਸ ਕਾਰਕ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ.

ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਆਪਣੇ ML ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਵਿਕਰੇਤਾ ਕਾਫ਼ੀ ਕੰਮ ਆ ਸਕਦੇ ਹਨ, ML ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸਹੀ ਸੈੱਟ ਦੇ ਡੇਟਾ ਲਾਇਸੈਂਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਕੁਝ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਵਿਕਰੇਤਾ ਦੁਆਰਾ ਲਿਆਉਂਦਾ ਮੁੱਲ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਤਕਨੀਕੀ ਹੁਨਰ ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੇਗੀ ਜੋ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨਗੇ।

ਬਜਟ

ਇੱਕ ਹੋਰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਥਿਤੀ ਜੋ ਸ਼ਾਇਦ ਹਰ ਇੱਕ ਕਾਰਕ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਅਸੀਂ ਇਸ ਸਮੇਂ ਚਰਚਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸਮਝਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਖਰਚ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਬਜਟ ਹੈ ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣਾ ਜਾਂ ਖਰੀਦਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ ਇਸ ਸਵਾਲ ਦਾ ਹੱਲ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਪਾਲਣਾ ਜਟਿਲਤਾਵਾਂ

ਪਾਲਣਾ ਜਟਿਲਤਾਵਾਂ ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸਹੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਵਿਕਰੇਤਾ ਬਹੁਤ ਮਦਦਗਾਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹਸਪਤਾਲ ਜਾਂ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ-ਸੰਬੰਧੀ ਕਾਰੋਬਾਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ HIPAA ਅਤੇ ਹੋਰ ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਨੂੰ ਖਤਰੇ ਵਿੱਚ ਪਾਏ ਬਿਨਾਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਮੈਡੀਕਲ ਖੇਤਰ ਤੋਂ ਬਾਹਰ, ਯੂਰਪੀਅਨ ਜੀਡੀਪੀਆਰ ਵਰਗੇ ਕਾਨੂੰਨ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਦੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਨੂੰ ਸਖਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਦੇ ਹਿੱਸੇ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਚੌਕਸੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਜਨ ਸ਼ਕਤੀ

ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੇ ਆਕਾਰ, ਪੈਮਾਨੇ ਅਤੇ ਡੋਮੇਨ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਹੁਨਰਮੰਦ ਮਨੁੱਖੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਹਰ ਇੱਕ ਦਿਨ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਡਾਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੇਬਲਿੰਗ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਡਾਟਾ ਮਾਹਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਹੁਣ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਲੋੜੀਂਦੀ ਮੈਨਪਾਵਰ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਅਜਿਹਾ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਕੀ ਉਹ ਲੋੜੀਂਦੇ ਔਜ਼ਾਰਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਪੁੰਨ ਹਨ ਜਾਂ ਕੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਉੱਚ ਹੁਨਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ? ਜੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਪ-ਸਕਿਲਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਪਹਿਲਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਬਜਟ ਹੈ?

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵਿਸ਼ਾ ਵਸਤੂ ਜਾਂ ਡੋਮੇਨ ਮਾਹਰਾਂ ਨੂੰ ਲੈਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਮਰ, ਲਿੰਗ ਅਤੇ ਮੁਹਾਰਤ ਦੇ ਖੇਤਰ - ਜਾਂ ਅਕਸਰ ਉਹਨਾਂ ਸਥਾਨਕ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਉਹ ਕੰਮ ਕਰਨਗੇ, ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੰਡਦੇ ਹਨ। ਇਹੀ ਹੈ, ਦੁਬਾਰਾ, ਜਿੱਥੇ ਅਸੀਂ ਸ਼ੈਪ 'ਤੇ ਸਹੀ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਸੀਟਾਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਉੱਥੇ ਸਹੀ ਮਨੁੱਖੀ-ਇਨ-ਦੀ-ਲੂਪ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣਾ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਤਮਕ ਯਤਨਾਂ ਨੂੰ ਸਫਲਤਾ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਵੇਗਾ।

ਛੋਟੇ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਸੰਚਾਲਨ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ

ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਵਿਕਰੇਤਾ ਸਮਰਥਨ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ, ਜਾਂ ਛੋਟੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਪੜਾਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਕਲਪ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਲਾਗਤਾਂ ਨਿਯੰਤਰਣਯੋਗ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਕੰਪਨੀ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗ ਤੋਂ ਲਾਭ ਲੈ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਕੰਪਨੀਆਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਦੇਖ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ - ਜਿੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵਿਕਰੇਤਾ ਖਰਚੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਜਾਂ ਹੋਰ ਸਰੋਤ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨਾਲ ਲਾਗਤ ਜੋੜਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਔਖੇ ਡੇਟਾ ਐਂਟਰੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਕਰੇਤਾ ਨਾਲ ਸਾਈਨ ਅੱਪ ਕੀਤਾ ਹੈ।

ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਲੁਕੀ ਹੋਈ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਭਾਈਵਾਲ ਨੂੰ AWS ਡੇਟਾ ਸਟੋਰੇਜ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਬਲਾਕ, ਜਾਂ Amazon Web Services, ਜਾਂ ਕੁਝ ਹੋਰ ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਵਿਕਰੇਤਾ ਤੋਂ ਕੁਝ ਹੋਰ ਸੇਵਾ ਭਾਗ ਲੈਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਇਸ ਨੂੰ ਉੱਚ ਲਾਗਤਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਹ ਕੀਮਤ ਟੈਗ ਨੂੰ ਗਾਹਕ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।

ਇਹਨਾਂ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਉਹਨਾਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮਾਪਣਾ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਕਿਫਾਇਤੀ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਗ੍ਹਾ 'ਤੇ ਸਹੀ ਦਾਇਰੇ ਦਾ ਹੋਣਾ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਏਗਾ ਕਿ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਲਾਗਤ ਉਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਨਾ ਹੋਵੇ ਜੋ ਸਵਾਲ ਵਿੱਚ ਫਰਮ ਲਈ ਵਾਜਬ ਜਾਂ ਸੰਭਵ ਹੈ।

ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਅਤੇ ਫ੍ਰੀਵੇਅਰ ਵਿਕਲਪ

ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਅਤੇ ਫ੍ਰੀਵੇਅਰ ਵਿਕਲਪਪੂਰੇ ਵਿਕਰੇਤਾ ਸਮਰਥਨ ਦੇ ਕੁਝ ਵਿਕਲਪਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਲੇਬਲਿੰਗ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਸੌਫਟਵੇਅਰ, ਜਾਂ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਫ੍ਰੀਵੇਅਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦਾ ਮੱਧ ਮੈਦਾਨ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਕੰਪਨੀਆਂ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਸਭ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ, ਪਰ ਵਪਾਰਕ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਵੀ ਬਚਦੀਆਂ ਹਨ।

ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਦੀ ਮਾਨਸਿਕਤਾ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਮਝੌਤਾ ਹੈ - ਇੰਜਨੀਅਰ ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਲੋਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਉਠਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿੱਥੇ ਵਿਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਧਾਰ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਜ਼ਮੀਨੀ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਸਹਾਇਤਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਅਜਿਹਾ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਵਿਕਰੇਤਾ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋ - ਤੁਹਾਨੂੰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਖੋਜ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ 24/7 ਆਸਾਨ ਸਹਾਇਤਾ ਜਾਂ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਮਿਲਣਗੇ - ਪਰ ਕੀਮਤ ਟੈਗ ਘੱਟ ਹੈ।

ਇਸ ਲਈ, ਵੱਡਾ ਸਵਾਲ - ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਕਦੋਂ ਖਰੀਦਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ:

ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਈ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਉੱਚ-ਤਕਨੀਕੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ - ਕਦੋਂ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਦੋਂ ਖਰੀਦਣਾ ਹੈ - ਲਈ ਸਮਰਪਿਤ ਸੋਚ ਅਤੇ ਵਿਚਾਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। "ਬਿਲਡ" ਵਿਕਲਪ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ AI/ML ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਸਿਰਫ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਨਿਰਮਾਣ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਉਸ ਬਿੰਦੂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਲਈ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਵਕਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸੱਚਾ AI/ML ਵਿਕਾਸ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਨਵੀਆਂ AI/ML ਟੀਮਾਂ ਅਤੇ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਨਾਲ "ਅਣਜਾਣ ਅਣਜਾਣ" ਦੀ ਗਿਣਤੀ "ਜਾਣਿਆ ਅਣਜਾਣ" ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਤੋਂ ਕਿਤੇ ਵੱਧ ਹੈ।

ਬਣਾਓਖਰੀਦੋ

ਫ਼ਾਇਦੇ:

  • ਪੂਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ 'ਤੇ ਪੂਰਾ ਨਿਯੰਤਰਣ
  • ਤੇਜ਼ ਜਵਾਬ ਸਮਾਂ

ਫ਼ਾਇਦੇ:

  • ਪਹਿਲੇ ਮੂਵਰਾਂ ਦੇ ਫਾਇਦੇ ਲਈ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਮਾਂ-ਦਰ-ਬਾਜ਼ਾਰ
  • ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਨਵੀਨਤਮ ਤਕਨੀਕ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ

ਨੁਕਸਾਨ:

  • ਹੌਲੀ ਅਤੇ ਸਥਿਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ. ਧੀਰਜ, ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਪੈਸੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
  • ਚੱਲ ਰਹੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਅਤੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦੇ ਖਰਚੇ
ਨੁਕਸਾਨ:
  • ਮੌਜੂਦਾ ਵਿਕਰੇਤਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ
  • ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਚੱਲ ਰਹੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਸਮਰਥਨ ਦਾ ਭਰੋਸਾ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ।

ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵੀ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਪਹਿਲੂਆਂ 'ਤੇ ਗੌਰ ਕਰੋ:

  • ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਡਾਟੇ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ
  • ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਵਿਭਿੰਨ ਕਿਸਮਾਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ
  • ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਜਾਂ ਹੱਲਾਂ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜਾਂ ਵਿਕਸਿਤ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ
  • ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਅਸਪਸ਼ਟ ਜਾਂ ਆਮ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਕੇਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ
  • ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਖਰਚਿਆਂ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਵਿਚਾਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ
  • ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਟੂਲਸ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਸਹੀ ਕਰਮਚਾਰੀ ਜਾਂ ਹੁਨਰਮੰਦ ਮਾਹਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਵਕਰ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ

ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਜਵਾਬ ਇਹਨਾਂ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦੇ ਉਲਟ ਸਨ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣਾ ਟੂਲ ਬਣਾਉਣ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਦੀ ਚੋਣ ਕਿਵੇਂ ਕਰੀਏ

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਪੜ੍ਹ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਦਿਲਚਸਪ ਲੱਗਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਯਕੀਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਨਾਲੋਂ ਆਸਾਨ ਹਨ। ਤਾਂ ਕੋਈ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਮੌਜੂਦ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲਸ ਦੀ ਭਰਪੂਰਤਾ ਦਾ ਲਾਭ ਕਿਵੇਂ ਲੈ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਇਸ ਲਈ, ਸ਼ਾਮਲ ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਕਾਰਕਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਹੈ।

ਕੁਝ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਉਲਟ, ਮਾਰਕੀਟ ਅੱਜ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲਸ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋਇਆ ਹੈ. ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਕੋਲ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਵੱਖਰੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਲਈ ਹੋਰ ਵਿਕਲਪ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਹਰ ਇੱਕ ਸੰਦ ਇਸਦੇ ਆਪਣੇ ਫਾਇਦੇ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ. ਸਮਝਦਾਰੀ ਨਾਲ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਇੱਕ ਬਾਹਰਮੁਖੀ ਰਸਤਾ ਵੀ ਲੈਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ।

ਆਓ ਕੁਝ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਾਰਕਾਂ ਨੂੰ ਵੇਖੀਏ ਜਿਨ੍ਹਾਂ 'ਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ

ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਅਹਿਸਾਸ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਤੁਹਾਡੀ ਲੋੜ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ, ਚਿੱਤਰ, ਵੀਡੀਓ, ਆਡੀਓ ਜਾਂ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਦਾ ਮਿਸ਼ਰਣ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਇਕੱਲੇ ਟੂਲ ਹਨ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਖਰੀਦ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਇੱਥੇ ਸੰਪੂਰਨ ਟੂਲ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟਾਂ 'ਤੇ ਵਿਭਿੰਨ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।

ਅੱਜ ਦੇ ਟੂਲ ਅਨੁਭਵੀ ਹਨ ਅਤੇ ਸਟੋਰੇਜ ਸੁਵਿਧਾਵਾਂ (ਨੈੱਟਵਰਕ, ਸਥਾਨਕ ਜਾਂ ਕਲਾਉਡ), ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ (ਆਡੀਓ, ਚਿੱਤਰ, 3D ਅਤੇ ਹੋਰ) ਅਤੇ ਹੋਰ ਪਹਿਲੂਆਂ ਦੇ ਇੱਕ ਮੇਜ਼ਬਾਨ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਿਕਲਪ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਟੂਲ ਚੁਣ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਮਾਪਦੰਡ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ

ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਮਾਪਦੰਡ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਾਰਕ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਹਾਡੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਗੁਣਵੱਤਾ ਮਾਪਦੰਡਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਆਡਿਟ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਫੀਡ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਿ ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਅਤੇ ਸਹੀ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਵਾਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ ਕਿਵੇਂ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਦਾ ਇਰਾਦਾ ਰੱਖਦੇ ਹੋ?

ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀਆਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਟੈਗਿੰਗ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਪਰ ਉਹ ਇਸਨੂੰ ਸਫਲਤਾ ਦੀਆਂ ਕਈ ਡਿਗਰੀਆਂ ਨਾਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਸੇਵਾ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੇ ਪੱਧਰ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਇਸ ਲਈ ਨਤੀਜੇ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਹਨ।

ਇਸ ਲਈ, ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸਹਿਮਤੀ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਜਿੱਥੇ ਐਨੋਟੇਟਰ ਗੁਣਵੱਤਾ 'ਤੇ ਫੀਡਬੈਕ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰਾਤਮਕ ਉਪਾਅ ਤੁਰੰਤ ਲਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ? ਜਾਂ, ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਯੂਨੀਅਨ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ, ਸੋਨੇ ਦੇ ਮਿਆਰ ਜਾਂ ਇੰਟਰਸੈਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੇ ਹੋ?

ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਯੋਜਨਾ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਏਗੀ ਕਿ ਕਿਸੇ ਵੀ ਅੰਤਮ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ 'ਤੇ ਸਹਿਮਤ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮਿਆਰਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਕੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਲਾਗੂ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਗਲਤੀ ਹਾਸ਼ੀਏ ਨੂੰ ਵੀ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ। ਦਸਤੀ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਤੋਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਚਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾ ਸਕਦਾ ਕਿਉਂਕਿ ਸਿਸਟਮ 3% ਦਰਾਂ 'ਤੇ ਗਲਤੀਆਂ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਪਾਬੰਦ ਹਨ। ਇਹ ਕੰਮ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਇਸਦੀ ਕੀਮਤ ਹੈ.

ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕੌਣ ਕਰੇਗਾ?

ਅਗਲਾ ਮੁੱਖ ਕਾਰਕ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕੌਣ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਇਨ-ਹਾਊਸ ਟੀਮ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਇਰਾਦਾ ਰੱਖਦੇ ਹੋ ਜਾਂ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ? ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਗੁਪਤਤਾ ਸੰਬੰਧੀ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਨੂੰਨੀਤਾ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਦੇ ਉਪਾਅ ਹਨ। ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਇਨ-ਹਾਊਸ ਟੀਮ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਟੂਲ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੀ ਕੁ ਕੁਸ਼ਲ ਹਨ? ਤੁਹਾਡੇ ਉਤਪਾਦ ਜਾਂ ਸੇਵਾ ਨਾਲ ਮਾਰਕੀਟ ਕਰਨ ਦਾ ਤੁਹਾਡਾ ਸਮਾਂ ਕੀ ਹੈ? ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੇਣ ਲਈ ਸਹੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਅਤੇ ਟੀਮਾਂ ਹਨ?

ਵਿਕਰੇਤਾ ਬਨਾਮ. ਸਾਥੀ ਬਹਿਸ

ਵਿਕਰੇਤਾ ਬਨਾਮ ਪਾਰਟਨਰ ਬਹਿਸ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਇੱਕ ਸਹਿਯੋਗੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ-ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਵਰਗੀਆਂ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਪੇਚੀਦਗੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਕੁਝ ਟੀਮਾਂ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਮਿਲ ਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਟੀਮਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਤੁਹਾਡੀ ਵਿਕਰੇਤਾ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਚੁਣਿਆ ਗਿਆ ਵਿਕਰੇਤਾ ਜਾਂ ਸਹਿਭਾਗੀ ਓਨਾ ਹੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜਿੰਨਾ ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਲਈ ਵਰਤਦੇ ਹੋ।

ਇਸ ਕਾਰਕ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਇਰਾਦਿਆਂ ਨੂੰ ਗੁਪਤ ਰੱਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ, ਫੀਡਬੈਕ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦਾ ਇਰਾਦਾ, ਡੇਟਾ ਮੰਗਾਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਹੋਣਾ, ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਲਚਕਤਾ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਵਰਗੇ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵਿਕਰੇਤਾ ਜਾਂ ਸਾਥੀ ਨਾਲ ਹੱਥ ਮਿਲਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਿਚਾਰਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। . ਅਸੀਂ ਲਚਕਤਾ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਲੋੜਾਂ ਹਮੇਸ਼ਾ ਰੇਖਿਕ ਜਾਂ ਸਥਿਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਹ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਧਾਓਗੇ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ਼ ਟੈਕਸਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਡੀਓ ਜਾਂ ਵੀਡੀਓ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨਾ ਚਾਹੋ ਜਿਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਸਕੇਲ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡਾ ਸਮਰਥਨ ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਦੂਰੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਵਿਕਰੇਤਾ ਦੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ

ਵਿਕਰੇਤਾ ਦੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਉਹ ਸਹਾਇਤਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋਗੇ।

ਕਿਸੇ ਵੀ ਖਰੀਦਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਨੂੰ ਇਸ ਹਿੱਸੇ ਦਾ ਕੁਝ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਜ਼ਮੀਨ 'ਤੇ ਸਪੋਰਟ ਕਿਹੋ ਜਿਹਾ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇਗਾ? ਸਮੀਕਰਨ ਦੇ ਦੋਵੇਂ ਪਾਸੇ ਹਿੱਸੇਦਾਰ ਅਤੇ ਬਿੰਦੂ ਲੋਕ ਕੌਣ ਹੋਣਗੇ?

ਇੱਥੇ ਠੋਸ ਕਾਰਜ ਵੀ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਕਰੇਤਾ ਦੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਕੀ ਹੈ (ਜਾਂ ਹੋਵੇਗੀ) ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰਨਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ, ਕੀ ਵਿਕਰੇਤਾ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਕੱਚਾ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੇਗਾ, ਜਾਂ ਨਹੀਂ? ਵਿਸ਼ਾ ਵਸਤੂ ਮਾਹਿਰਾਂ ਵਜੋਂ ਕੌਣ ਕੰਮ ਕਰੇਗਾ, ਅਤੇ ਕੌਣ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਰਮਚਾਰੀ ਜਾਂ ਸੁਤੰਤਰ ਠੇਕੇਦਾਰਾਂ ਵਜੋਂ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰੇਗਾ?

AI ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਲਈ ਅਸਲ-ਵਿਸ਼ਵ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ

ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਬਹੁਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ AI ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਲਈ ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਉਦਯੋਗ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਹਨ:

ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ

ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਮੈਡੀਕਲ ਚਿੱਤਰਾਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਐਮਆਰਆਈ ਸਕੈਨ), ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡ (ਈਐਮਆਰ), ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨੋਟਸ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਰੋਗ ਨਿਦਾਨ ਅਤੇ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਮੈਡੀਕਲ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਰਿਟੇਲ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ

ਰਿਟੇਲ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਉਤਪਾਦ ਚਿੱਤਰਾਂ, ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਭਾਵਨਾ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਗਾਹਕ ਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ, ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਮੁੱਚੇ ਗਾਹਕ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ AI/ML ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਵਿੱਤ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ

ਵਿੱਤੀ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿੱਤੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ। ਇਹ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕਿਸਮ AI/ML ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਜੋ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਪਾਲਣਾ ਸੰਬੰਧੀ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਿੱਤੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।

ਆਟੋਮੋਟਿਵ ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ

ਆਟੋਮੋਟਿਵ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਆਟੋਨੋਮਸ ਵਾਹਨਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੈਮਰਾ ਅਤੇ LiDAR ਸੈਂਸਰ ਜਾਣਕਾਰੀ। ਇਹ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਵਸਤੂਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਆਟੋਨੋਮਸ ਵਾਹਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਈ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਉਦਯੋਗਿਕ ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ

ਉਦਯੋਗਿਕ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿਭਿੰਨ ਉਦਯੋਗਿਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਨਿਰਮਾਣ ਚਿੱਤਰ, ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਡੇਟਾ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਡੇਟਾ, ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਉਤਪਾਦਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਗਾੜਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸ ਕੀ ਹਨ?

ਤੁਹਾਡੇ AI ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਇਹ ਅਭਿਆਸ ਤੁਹਾਡੇ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ:

  1. ਉਚਿਤ ਡਾਟਾ ਢਾਂਚਾ ਚੁਣੋ: ਅਜਿਹੇ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲ ਬਣਾਓ ਜੋ ਉਪਯੋਗੀ ਹੋਣ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਖਾਸ ਹਨ ਪਰ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸਾਰੀਆਂ ਸੰਭਾਵਿਤ ਪਰਿਵਰਤਨਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਆਮ ਹਨ।
  2. ਸਪਸ਼ਟ ਹਦਾਇਤਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ: ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਇਕਸਾਰਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ, ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸਾਂ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਕਰੋ।
  3. ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਰਕਲੋਡ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਓ: ਕਿਉਂਕਿ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਮਹਿੰਗਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਵਧੇਰੇ ਕਿਫਾਇਤੀ ਵਿਕਲਪਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਜੋ ਪ੍ਰੀ-ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
  4. ਲੋੜ ਪੈਣ 'ਤੇ ਹੋਰ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ: ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਤੋਂ ਬਚਾਉਣ ਲਈ, ਲੋੜ ਪੈਣ 'ਤੇ ਹੋਰ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਲਈ ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨਾਲ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰੋ।
  5. ਆਊਟਸੋਰਸ ਜਾਂ ਭੀੜ ਸਰੋਤ: ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਰੋਤਾਂ ਲਈ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗ ਜਾਂ ਭੀੜ ਸੋਰਸਿੰਗ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ।
  6. ਮਨੁੱਖੀ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਦੇ ਯਤਨਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜੋ: ਮਨੁੱਖੀ ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਮਾਮਲਿਆਂ 'ਤੇ ਫੋਕਸ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਦੀ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ-ਇਨ-ਦੀ-ਲੂਪ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
  7. ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ: ਗੁਣਵੱਤਾ ਭਰੋਸੇ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। ਲੇਬਲਿੰਗ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਲਈ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਦੇ ਕੰਮ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਮਲਟੀਪਲ ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰੋ।
  8. ਪਾਲਣਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ: ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲੋਕ ਜਾਂ ਸਿਹਤ ਰਿਕਾਰਡ ਰੱਖਣ ਵਾਲੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਮੁੱਦਿਆਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ। ਸਥਾਨਕ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਨਾ ਕਰਨਾ ਤੁਹਾਡੀ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਸਾਖ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਇਹਨਾਂ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਨਾਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਗਾਰੰਟੀ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਲਈ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹਨ।

ਕੇਸ ਸਟੱਡੀਜ਼

ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਖਾਸ ਕੇਸ ਅਧਿਐਨ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਹਨ ਜੋ ਇਹ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਜ਼ਮੀਨ 'ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ। Shaip ਵਿਖੇ, ਅਸੀਂ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਵਿੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਉੱਚੇ ਪੱਧਰ ਅਤੇ ਉੱਤਮ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦਾ ਧਿਆਨ ਰੱਖਦੇ ਹਾਂ।

ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਲਈ ਮਿਆਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀਆਂ ਦੀ ਉਪਰੋਕਤ ਚਰਚਾ ਦਾ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਹਿੱਸਾ ਇਹ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਹਰੇਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਤੱਕ ਕਿਵੇਂ ਪਹੁੰਚਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਤੇ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਕੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਅਸੀਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।

ਕੇਸ ਅਧਿਐਨ ਸਮੱਗਰੀ ਜੋ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰੇਗੀ ਕਿ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ:

ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕੁੰਜੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ

ਇੱਕ ਕਲੀਨਿਕਲ ਡੇਟਾ ਲਾਇਸੈਂਸਿੰਗ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿੱਚ, ਸ਼ੈਪ ਟੀਮ ਨੇ 6,000 ਘੰਟਿਆਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਆਡੀਓ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੀਤੀ, ਸਾਰੀਆਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸਿਹਤ ਜਾਣਕਾਰੀ (PHI) ਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ, ਅਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਸਪੀਚ ਮਾਨਤਾ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ HIPAA- ਅਨੁਕੂਲ ਸਮੱਗਰੀ ਛੱਡ ਦਿੱਤੀ।

ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਕੇਸ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਮਾਪਦੰਡ ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤੀਆਂ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਕੱਚਾ ਡੇਟਾ ਆਡੀਓ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਅਤੇ ਪਾਰਟੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, NER ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ, ਦੋਹਰਾ ਟੀਚਾ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨਾ ਹੈ।

ਇੱਕ ਹੋਰ ਕੇਸ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡੂੰਘਾਈ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਗੱਲਬਾਤ ਸੰਬੰਧੀ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਜੋ ਅਸੀਂ 3,000-ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਦੀ ਮਿਆਦ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ 14 ਭਾਸ਼ਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਨਾਲ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ 27 ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦਾ ਉਤਪਾਦਨ ਹੋਇਆ, ਤਾਂ ਜੋ ਮੂਲ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਚੋਣ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ ਡਿਜ਼ੀਟਲ ਸਹਾਇਕਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।

ਇਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕੇਸ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ, ਸਹੀ ਕੁਰਸੀ 'ਤੇ ਸਹੀ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸੀ. ਵਿਸ਼ਾ ਵਸਤੂ ਮਾਹਿਰਾਂ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਇਨਪੁਟ ਆਪਰੇਟਰਾਂ ਦੀ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾ 'ਤੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਗਠਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਸੀ। ਸਾਡੀ ਟੀਮ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਦੁਆਰਾ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਮਿਆਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਅੰਤਰ ਨਾਲ ਹਰਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਸੀ।

ਹੋਰ ਕਿਸਮ ਦੇ ਕੇਸ ਅਧਿਐਨਾਂ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਬੋਟ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਰਗੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਦੁਬਾਰਾ, ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਅਜੇ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਪਛਾਣੀਆਂ ਗਈਆਂ ਪਾਰਟੀਆਂ ਨੂੰ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਕਾਨੂੰਨਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਵਿਵਹਾਰ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨੇ ਵਾਲੇ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਦੁਆਰਾ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕਰਨਾ.

ਦੂਜੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਮਲਟੀਪਲ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਅਤੇ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ, ਸ਼ੈਪ ਨੇ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਲਾਇਸੈਂਸਿੰਗ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਅਤੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ ਉਹੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਫਲਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ਹੈ।

ਰੈਪਿੰਗ ਅਪ

ਅਸੀਂ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਇਹ ਗਾਈਡ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਸਰੋਤ ਸੀ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਤੁਹਾਡੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਅਜੇ ਵੀ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਵਿਕਰੇਤਾ ਬਾਰੇ ਯਕੀਨ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦੇ, ਤਾਂ ਅੱਗੇ ਨਾ ਦੇਖੋ।

ਅਸੀਂ, ਸ਼ੈਪ ਵਿਖੇ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕੰਪਨੀ ਹਾਂ। ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਖੇਤਰ ਦੇ ਮਾਹਰ ਹਨ ਜੋ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਇਸ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੋਈ ਹੋਰ ਨਹੀਂ। ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੇ ਆਦਰਸ਼ ਭਾਈਵਾਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿਉਂਕਿ ਅਸੀਂ ਹਰੇਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਜਾਂ ਸਹਿਯੋਗ ਲਈ ਵਚਨਬੱਧਤਾ, ਗੁਪਤਤਾ, ਲਚਕਤਾ ਅਤੇ ਮਾਲਕੀ ਵਰਗੀਆਂ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਲਿਆਉਂਦੇ ਹਾਂ।

ਇਸ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਜਿਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਡੇਟਾ ਲਈ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦਾ ਇਰਾਦਾ ਰੱਖਦੇ ਹੋ, ਉਸ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀਆਂ ਮੰਗਾਂ ਅਤੇ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਡੇ ਵਿੱਚ ਉਸ ਅਨੁਭਵੀ ਟੀਮ ਨੂੰ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਆਪਣੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰੋ।

ਅਾੳੁ ਗੱਲ ਕਰੀੲੇ

  • ਰਜਿਸਟਰ ਕਰਕੇ, ਮੈਂ ਸ਼ੈਪ ਨਾਲ ਸਹਿਮਤ ਹਾਂ ਪਰਾਈਵੇਟ ਨੀਤੀ ਅਤੇ ਸੇਵਾ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਅਤੇ Shaip ਤੋਂ B2B ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਸੰਚਾਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮੇਰੀ ਸਹਿਮਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ।

ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨ (FAQ)

ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਉਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਖਾਸ ਵਸਤੂਆਂ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ। ਟੈਕਸਟੁਅਲ, ਚਿੱਤਰ, ਸਕੈਨ ਆਦਿ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਟੈਗ ਕਰਨਾ, ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਾਈਬ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਅਸਲ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮਾਮਲਿਆਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ (ਨਿਗਰਾਨੀ ਜਾਂ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਦੋਵੇਂ), ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂ ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਡੇਟਾ ਉਹਨਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਟੈਗਿੰਗ, ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਿਆ ਅਤੇ ਪਛਾਣਿਆ ਜਾਵੇ ਤਾਂ ਜੋ ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।

ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਟਰ ਉਹ ਵਿਅਕਤੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਮੀਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਅਣਥੱਕ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪਛਾਣਿਆ ਜਾ ਸਕੇ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਇੱਕ ਜਾਂ ਸਾਰੇ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ (ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਅਤੇ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਅਧੀਨ): ਡੇਟਾ ਕਲੀਨਿੰਗ, ਡੇਟਾ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਾਈਬਿੰਗ, ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ, QA ਆਦਿ।

ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਈ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟੈਕਸਟ, ਆਡੀਓ, ਚਿੱਤਰ, ਵੀਡੀਓ) ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਜਾਂ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਟੂਲ ਜਾਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮ (ਕਲਾਊਡ-ਅਧਾਰਿਤ ਜਾਂ ਆਨ-ਪ੍ਰੀਮਿਸ) ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਟੂਲ ਜਾਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮ (ਕਲਾਊਡ-ਅਧਾਰਿਤ ਜਾਂ ਆਨ-ਪ੍ਰੀਮਿਸ) ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵੀਡੀਓ ਤੋਂ ਫਰੇਮ-ਦਰ-ਫ੍ਰੇਮ ਮੂਵਿੰਗ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਜਾਂ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।

ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਈ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਟੂਲ ਜਾਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮ (ਕਲਾਊਡ-ਅਧਾਰਿਤ ਜਾਂ ਆਨ-ਪ੍ਰੀਮਿਸ) ਜੋ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ, ਅਖਬਾਰਾਂ, ਡਾਕਟਰ ਦੇ ਨੁਸਖੇ, ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਸਿਹਤ ਰਿਕਾਰਡਾਂ, ਬੈਲੇਂਸ ਸ਼ੀਟਾਂ ਆਦਿ ਤੋਂ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਜਾਂ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਲੇਬਲਿੰਗ, ਟੈਗਿੰਗ, ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਬਿੰਗ, ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।